論文の概要: Nonparametric extensions of randomized response for private confidence sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08728v4
- Date: Wed, 24 Jul 2024 19:13:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 20:16:16.384862
- Title: Nonparametric extensions of randomized response for private confidence sets
- Title（参考訳）: プライベート信頼集合に対するランダム化応答の非パラメトリック拡張
- Authors: Ian Waudby-Smith, Zhiwei Steven Wu, Aaditya Ramdas,
- Abstract要約: 本研究は,局所的差分プライバシー(LDP)の制約の下で,集団平均の非パラメトリック,非漸近的統計的推測を行う手法を導出する。
民営化データへのアクセスのみを与えられた場合、$mustar$に対して信頼区間(CI)と時間一様信頼シーケンス(CS)を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.75485869914048
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work derives methods for performing nonparametric, nonasymptotic statistical inference for population means under the constraint of local differential privacy (LDP). Given bounded observations $(X_1, \dots, X_n)$ with mean $\mu^\star$ that are privatized into $(Z_1, \dots, Z_n)$, we present confidence intervals (CI) and time-uniform confidence sequences (CS) for $\mu^\star$ when only given access to the privatized data. To achieve this, we study a nonparametric and sequentially interactive generalization of Warner's famous ``randomized response'' mechanism, satisfying LDP for arbitrary bounded random variables, and then provide CIs and CSs for their means given access to the resulting privatized observations. For example, our results yield private analogues of Hoeffding's inequality in both fixed-time and time-uniform regimes. We extend these Hoeffding-type CSs to capture time-varying (non-stationary) means, and conclude by illustrating how these methods can be used to conduct private online A/B tests.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、局所微分プライバシー(LDP)の制約の下で、集団平均の非パラメトリック、非漸近的統計的推測を行う手法を導出する。
有界観測$(X_1, \dots, X_n)$ 平均$\mu^\star$ が、プリミティブ化されたデータへのアクセスのみを与えられるときのみ、$(Z_1, \dots, Z_n)$ と Time-uniform confidence sequences (CS) が与えられる。
これを実現するために、Warnerの有名な 'ランダム化応答' 機構の非パラメトリックかつ逐次的インタラクティブな一般化について検討し、任意の有界な確率変数に対して LDP を満たす。
例えば、我々の結果は、固定時間と時間的一様条件の両方において、ホーフディングの不等式を私的に類似させる。
我々は,これらのHoeffding型CSを拡張して,時間変化のある(静止しない)手段をキャプチャし,これらの手法がオンラインA/Bテストのプライベートな実施にどのように使用できるかを説明する。
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